ExtractSURF 总是返回相同的方向答案

【问题标题】：ExtractSURF always returning the same directionExtractSURF 总是返回相同的方向
【发布时间】：2012-11-11 07:23:33
【问题描述】：

我只是想开始学习 OpenCV。我的理解是 ExtractSURF 应该返回 0 到 360 之间的角度。出于某种原因，关键点总是为我返回 90 的方向。任何想法为什么？

这段代码：

import cv
image = cv.LoadImageM('lena.bmp', cv.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
(keypoints, descriptors) = cv.ExtractSURF(image, None, cv.CreateMemStorage(), (0, 6000, 1, 3))
for keypoint in keypoints:
    ((x, y), laplacian, size, dir, hessian) = keypoint
    print "x=%d y=%d laplacian=%d size=%f dir=%f hessian=%f" % (x, y, laplacian, size, dir, hessian)

x=345 y=201 laplacian=1 size=22.000000 dir=90.000000 hessian=6674.604492
x=82 y=270 laplacian=-1 size=18.000000 dir=90.000000 hessian=7615.113770
x=90 y=278 laplacian=-1 size=15.000000 dir=90.000000 hessian=12525.487305
x=112 y=254 laplacian=1 size=22.000000 dir=90.000000 hessian=8894.154297
x=273 y=274 laplacian=-1 size=24.000000 dir=90.000000 hessian=16313.005859
x=154 y=319 laplacian=-1 size=15.000000 dir=90.000000 hessian=9818.360352
x=172 y=333 laplacian=-1 size=26.000000 dir=90.000000 hessian=8314.745117
x=137 y=386 laplacian=-1 size=15.000000 dir=90.000000 hessian=9148.833984
x=140 y=363 laplacian=-1 size=22.000000 dir=90.000000 hessian=7735.985840

【问题讨论】：

标签： python opencv computer-vision

【解决方案1】：

您缺少 _upright 参数，该参数告诉 OpenCV 是否计算角度。所以我假设如果你不指定 OpenCV 决定只返回 90 度。我不记得是否有办法在旧的cv 界面中指定它。然而，在较新的cv2 界面中，这很容易：

import cv2

指定所需的 SURF 参数：

surf_params = {"_hessianThreshold":1000,
 "_nOctaves":4, 
"_nOctaveLayers":2, 
"_extended":1, 
"_upright":0}

请注意，将upright 传递为1 将始终返回90 的角度。

构造SURF-object并读取图像：

surf = cv2.SURF(**surf_params)
image = cv2.imread('img.jpg', cv2.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE)
(keypoints, descriptors) = surf.detect(image, mask=None, useProvidedKeypoints=False)

for keypoint in keypoints:
    x,y = keypoint.pt
    size = keypoint.size 
    orientation = keypoint.angle
    response = keypoint.response 
    octave = keypoint.octave
    class_id = keypoint.class_id
    print (x,y), size, orientation

返回 (x,y)、大小、方向的示例：（我使用的是不同的图像）

(523.3077392578125, 933.419189453125) 156.0 199.023590088
(1417.82470703125, 957.7914428710938) 166.0 127.772354126
(1398.8065185546875, 971.0693359375) 165.0 126.83026123
(1009.0242309570312, 1032.0604248046875) 176.0 164.367050171

就是这样。这是我总是建议人们切换到较新的cv2 界面的众多原因之一。自从我进行了切换，我不再需要处理诸如丢失参数之类的事情了。

希望对你有帮助！

【讨论】：

效果很好。谢谢您的帮助！看起来网络上的大多数示例都使用 cv 而不是 cv2。关于我应该从哪里了解 cv2 有什么建议吗？
总的来说，我发现两者非常相似，除了cv2对于Python用户来说更直观。您可以参考the documentation 或the reference manual，但大多数时候我只是最终使用谷歌来找到我需要的东西。不幸的是，OpenCV 没有像我们希望的那样完整记录！
感谢您的提示。我没有意识到 python 绑定在参考手册中。这应该会有所帮助。